El rol de la formación en IA y datos en la transformación del trabajo

El rol de la formación en IA y datos en la transformación del trabajo En los últimos dos años, la irrupción de la inteligencia artificial generativa y el avance de las herramientas de análisis de datos transformaron de manera irreversible la dinámica laboral. Procesos que antes requerían semanas hoy se resuelven en horas gracias a la automatización y la integración de datos en tiempo real. Este cambio no es una proyección futura: ya ocurre en las principales compañías que buscan mantenerse competitivas en entornos donde la velocidad y la precisión de la información marcan la diferencia. Para los líderes de equipo y tomadores de decisiones, surge una pregunta central: ¿cuán preparados están sus colaboradores para adaptarse a este escenario? La capacitación en analítica de datos y en el uso de herramientas impulsadas por IA dejó de ser opcional para convertirse en un requisito estratégico que impacta directamente en la eficiencia y la capacidad de innovación de las organizaciones. Del dato a la acción: un nuevo lenguaje empresarial Los datos se consolidaron como el activo que guía las operaciones modernas. Sin embargo, su valor real depende de la capacidad del equipo para interpretarlos y traducirlos en acciones concretas. Aquí es donde la formación en herramientas como Power BI o Tableau adquiere relevancia: permiten a los profesionales crear visualizaciones claras, detectar patrones y responder a preguntas clave sobre el negocio sin depender exclusivamente de áreas técnicas. Paralelamente, la incorporación de soluciones de IA como Microsoft Copilot está redefiniendo la interacción diaria con la tecnología. Automatizar reportes, generar resúmenes de información o sugerir acciones basadas en el contexto se vuelve parte del flujo natural de trabajo. Entender cómo funcionan estas herramientas y, sobre todo, cómo integrarlas en los procesos internos, se convierte en una ventaja competitiva que pocas compañías pueden ignorar. El impacto de la IA en la productividad y la cultura de trabajo La promesa de la inteligencia artificial no se limita a optimizar tareas repetitivas. Su mayor aporte radica en liberar tiempo para el análisis estratégico y la toma de decisiones complejas. En la práctica, esto se traduce en equipos que no solo ejecutan, sino que interpretan y proponen. El aprendizaje en plataformas como Power Automate o Power Apps permite diseñar soluciones internas adaptadas a cada organización, mientras que la formación en Python abre la puerta a personalizaciones avanzadas y desarrollos propios. Este cambio tecnológico, sin embargo, también implica un cambio cultural. Adoptar la IA exige una mentalidad abierta a la experimentación y la mejora continua. Los equipos que comprenden la lógica detrás de estas herramientas enfrentan menos resistencia al cambio y se adaptan con mayor rapidez a las actualizaciones que surgen de manera constante. — Descubra nuestro catálogo de cursos de herramientas analíticas e inteligencia artificial — Prepararse para lo que viene: tendencias que ya están en marcha Los informes más recientes del sector tecnológico indican que las empresas que invierten en formación en analítica e IA reducen significativamente los tiempos de implementación de nuevas herramientas y logran un retorno más rápido sobre sus inversiones digitales. Organizaciones de distintos sectores están priorizando la capacitación no solo en el manejo técnico, sino también en el pensamiento crítico necesario para evaluar el impacto de cada dato y cada automatización. En este contexto, el rol del liderazgo resulta clave. Los gerentes y responsables de equipo son quienes definen la dirección de la adopción tecnológica y quienes deben garantizar que la capacitación no sea aislada, sino parte de una estrategia integral que conecte con los objetivos del negocio. ¿Por qué actuar ahora? El ritmo al que evolucionan las herramientas de IA y analítica hace que postergar la formación implique perder terreno frente a competidores que ya están incorporando estas tecnologías. Preparar a los equipos hoy no solo permite aprovechar las capacidades actuales de soluciones como Microsoft Copilot o Power Platform, sino también sentar las bases para futuras actualizaciones que continuarán cambiando la manera de trabajar. La pregunta no es si estas tecnologías se integrarán en las operaciones diarias, sino qué tan rápido los equipos podrán utilizarlas de manera efectiva. Aquellas organizaciones que inviertan en conocimiento estarán mejor posicionadas para responder a los desafíos que vienen y, sobre todo, para identificar nuevas oportunidades de crecimiento basadas en el uso inteligente de los datos. ¿Por dónde empezar? Para muchas organizaciones, el primer paso no es elegir la herramienta más avanzada, sino definir un plan de formación que permita a los equipos adquirir las competencias necesarias de manera progresiva. En este punto, contar con programas estructurados que combinen analítica de datos e inteligencia artificial facilita la adopción y reduce la curva de aprendizaje. En WaveBI desarrollamos cursos orientados a estas necesidades, que abarcan desde el uso de Microsoft Copilot hasta analítica avanzada con Power BI, Power Platform, Python y otras de nuestras nueve opciones de formación. Estos programas están diseñados para que los equipos no solo aprendan a utilizar las herramientas, sino que comprendan cómo aplicarlas a los procesos reales de la organización. Puede explorar el catálogo completo de nuestros cursos en el siguiente enlace o, si lo prefiere, completar el formulario disponible en esa misma página para que podamos conocer sus necesidades y acompañarle en la planificación de la capacitación.

Arquitecturas agentic y RAG: el nuevo estándar que surge en la recta final de 2025

Arquitecturas agentic y RAG: el nuevo estándar que surge en la recta final de 2025 La inteligencia artificial empresarial ha atravesado en los últimos dos años una evolución acelerada en sus métodos para combinar modelos generativos con datos externos. Lo que comenzó como una solución eficiente —el conocido Retrieval‑Augmented Generation (RAG)— se convirtió en estándar para múltiples sectores, desde atención al cliente hasta gestión documental. Sin embargo, a medida que 2025 llega a su fin, este enfoque empieza a transformarse en arquitecturas más sofisticadas que incorporan agentes autónomos capaces de razonar, planificar y colaborar. Este cambio de paradigma marca el rumbo con el que las organizaciones entrarán a 2026 y redefine cómo diseñan sus pipelines de IA. De flujos estáticos a procesos razonados Durante 2023 y 2024, la mayoría de implementaciones de RAG operaban con un flujo predecible: recuperar información de un índice vectorial y generar una respuesta a partir de ella. Este modelo funcionaba bien para preguntas directas y bases de conocimiento estables, pero en contextos complejos comenzó a evidenciar límites. Consultas ambiguas, información cambiante y necesidad de auditar cada paso impulsaron la búsqueda de un esquema más flexible. Así, en 2025 empezó a ganar terreno el concepto de Agentic RAG, en el que agentes inteligentes participan activamente en el ciclo de recuperación, analizando resultados parciales, reformulando consultas y tomando decisiones antes de entregar la respuesta final. Autonomía en la recuperación de información La introducción de agentes en el pipeline permitió que la recuperación dejara de ser un paso rígido y se convirtiera en un proceso iterativo. En lugar de realizar una única búsqueda, el agente puede dividir la pregunta en varias subconsultas, evaluar la pertinencia de cada fragmento recuperado y combinar las evidencias antes de pasar a la generación de texto. Esta capacidad no solo incrementa la precisión en escenarios complejos, sino que aporta adaptabilidad en entornos donde los datos cambian constantemente. En paralelo, han surgido variantes que incorporan supervisión humana en la fase de recuperación —una forma específica de human‑in‑the‑loop— para casos donde se necesita validar la información sensible antes de que el agente continúe. Esta interacción equilibrada entre automatización y control resulta especialmente valiosa en sectores como salud, banca o compliance, donde cada decisión debe ser trazable. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — MA‑RAG y la colaboración multi‑agente A medida que avanzó el año, se consolidó un enfoque más ambicioso: el MA‑RAG (Multi‑Agent Retrieval‑Augmented Generation). En lugar de un único agente encargado de todo el pipeline, este modelo distribuye funciones en varios agentes especializados que trabajan en conjunto. Un agente interpreta la intención de la consulta, otro diseña la estrategia de búsqueda, un tercero filtra los resultados y un cuarto sintetiza la respuesta final. Este reparto de tareas mejora la capacidad del sistema para resolver consultas multinivel y combinar datos heterogéneos. En entornos empresariales, este diseño modular permite que cada agente se optimice para un tipo de fuente o proceso, aumentando la eficiencia sin requerir entrenamientos costosos ni infraestructuras monolíticas. Adopción en plataformas y ecosistemas corporativos El impacto de estas innovaciones ya se refleja en el mercado tecnológico. Proveedores de bases vectoriales como Pinecone y Weaviate han incorporado funciones que facilitan la interacción con agentes y la orquestación de flujos complejos. Frameworks de desarrollo como LangChain y LlamaIndex evolucionaron para permitir comunicación entre agentes y memoria compartida, lo que reduce fricciones al diseñar pipelines más elaborados. Incluso las grandes plataformas cloud empezaron a integrar estas capacidades en sus servicios: AWS presentó Bedrock AgentCore como entorno para ejecutar agentes autónomos a escala empresarial, y Google avanza en protocolos que habilitan interoperabilidad entre agentes de distintos sistemas. Este panorama no es solo técnico; también impacta en la estrategia empresarial. Muchas compañías que habían invertido en RAG clásico se encuentran evaluando cómo migrar hacia estos enfoques agentic sin interrumpir operaciones críticas. La clave está en introducir componentes modulares que puedan convivir con lo ya implementado, evitando rediseñar la arquitectura desde cero mientras se incorporan capacidades de razonamiento más avanzadas. Interoperabilidad como nuevo eje Un factor clave para el despegue de estas arquitecturas en 2025 fue la aparición de A2A (Agent‑to‑Agent), un protocolo abierto que permite que agentes de distintos entornos se comuniquen y compartan tareas. Lanzado por Google en abril y adoptado por la Linux Foundation en junio, A2A se perfila como estándar para ecosistemas multi‑agente distribuidos. Esta capacidad abre escenarios en los que distintos departamentos o incluso empresas separadas pueden coordinarse mediante agentes sin depender de un sistema centralizado. En 2026, es previsible que esta interoperabilidad se combine con arquitecturas agentic para crear redes de colaboración más amplias, abarcando desde logística hasta investigación aplicada. Proyección hacia 2026 Mientras avanza la segunda mitad de 2025, la evolución de RAG hacia modelos agentic y multi‑agente ya se perfila como un cambio estructural en la manera en que la inteligencia artificial interactúa con datos corporativos. Las organizaciones que adoptan estos enfoques no solo buscan mejorar la precisión de sus respuestas, sino diseñar sistemas que aprendan de manera continua, manejen información en tiempo real y se adapten a contextos en constante cambio. En 2026 veremos un crecimiento de arquitecturas híbridas que combinen recuperación aumentada, razonamiento multi‑paso y capacidades multimodales, integrando texto, imagen e incluso audio en un mismo flujo. Al mismo tiempo, la gobernanza y trazabilidad de estos procesos se volverán prioridades estratégicas, impulsando herramientas para auditar y supervisar cada interacción entre agentes. La transición que empezó en 2025 redefine el papel del RAG en las empresas: de ser un componente auxiliar que alimentaba modelos generativos a convertirse en el núcleo de arquitecturas inteligentes y adaptativas. Las organizaciones que ya están experimentando con estos sistemas entrarán en 2026 con una base más sólida para enfrentar un entorno donde la colaboración entre agentes, la interoperabilidad abierta y el razonamiento distribuido marcarán la diferencia competitiva. Inicie el análisis hacia un modelo de IA adecuado para su organización Si su organización busca dar el primer paso en este análisis o evaluar modelos híbridos que combinen lo más

Arquitecturas de agentes de IA: Single Agent, Multi Agent y Human-in-the-Loop en entornos empresariales

Arquitecturas de agentes de IA: Single Agent, Multi Agent y Human-in-the-Loop en entornos empresariales La inteligencia artificial se ha convertido en un componente estructural dentro de las estrategias tecnológicas de las compañías. Más allá de los modelos que procesan datos o generan predicciones, la verdadera diferencia radica en cómo se organiza su arquitectura. Elegir entre un sistema basado en un solo agente, una red de múltiples agentes o un enfoque que combine la supervisión humana con capacidades autónomas no es únicamente una decisión técnica: define el nivel de adaptabilidad, escalabilidad y control que la organización tendrá sobre sus procesos críticos. Single Agent: la autonomía concentrada en un solo modelo Los sistemas de single agent representan la arquitectura más sencilla y directa. Se trata de un único modelo de IA diseñado para actuar sobre un entorno específico, recibiendo datos, procesándolos y tomando decisiones sin la intervención de otros agentes o humanos durante su ejecución. En la práctica, se utiliza en escenarios donde la tarea es bien definida y los parámetros del entorno son relativamente estables. Un ejemplo claro son los modelos de predicción de demanda en retail, que procesan series temporales históricas para anticipar niveles de inventario. Otro caso se observa en motores de recomendación para plataformas de e-commerce o streaming, donde un único sistema aprende patrones de comportamiento para ofrecer sugerencias personalizadas. El valor de este enfoque radica en su simplicidad: menos puntos de fallo, tiempos de entrenamiento más acotados y facilidad para integrar en infraestructuras existentes. Sin embargo, la misma simplicidad limita su alcance. Cuando el entorno presenta múltiples variables interdependientes o requiere respuestas simultáneas en distintos frentes, un único agente puede resultar insuficiente para abordar la complejidad del problema. Multi Agent: colaboración entre sistemas autónomos Frente a escenarios más complejos surge la arquitectura multiagente, en la que varios modelos actúan de forma autónoma pero coordinada. Cada agente puede estar especializado en una tarea particular —procesar datos de sensores, optimizar rutas, detectar anomalías— y a través de comunicación y negociación entre ellos se alcanza un objetivo común. Este enfoque es habitual en sistemas de logística global, donde diferentes agentes representan nodos de transporte, almacenes o puntos de distribución. Cada uno procesa información en tiempo real y ajusta su comportamiento en función de las decisiones del resto. El resultado es una red más flexible y capaz de responder ante cambios repentinos, como interrupciones en el suministro o variaciones en la demanda. En el ámbito financiero, las simulaciones de mercado que involucran múltiples actores —como traders automatizados que reaccionan a variaciones en el precio de activos— también se benefician de arquitecturas multiagente. Estos sistemas pueden modelar dinámicas complejas y prever comportamientos emergentes imposibles de capturar con un solo modelo. La contracara de su flexibilidad es la complejidad en la implementación. Diseñar protocolos de comunicación, garantizar la consistencia de la información y mantener el rendimiento cuando los agentes escalan en número requiere una infraestructura robusta y una gobernanza de datos bien definida. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Human-in-the-Loop: cuando la supervisión humana es imprescindible Aunque los sistemas autónomos avanzan con rapidez, existen contextos donde el juicio humano sigue siendo insustituible. La arquitectura human-in-the-loop se centra en integrar la intervención de personas dentro del ciclo de decisión de la IA, ya sea para validar resultados, ajustar predicciones o aportar información que los datos no capturan por completo. Este enfoque es clave en sectores con altos requerimientos regulatorios o en entornos donde los errores tienen consecuencias críticas. En salud, por ejemplo, un modelo puede identificar patrones en imágenes médicas, pero la decisión final recae en el especialista. En finanzas, un algoritmo puede señalar transacciones sospechosas, pero la validación de fraude la realiza un analista humano. Más allá de la seguridad, esta arquitectura permite incorporar conocimiento tácito que los modelos aún no pueden generalizar. La interacción constante entre humanos y máquinas enriquece el aprendizaje del sistema, reduce sesgos y mejora su capacidad para operar en situaciones imprevistas. Cómo las compañías pueden evaluar qué arquitectura se alinea mejor con sus procesos y objetivos La decisión sobre qué arquitectura de inteligencia artificial adoptar requiere un análisis que va más allá de las capacidades técnicas del modelo. El primer paso consiste en evaluar el grado de madurez tecnológica de la organización: una empresa con procesos bien estructurados y datos estandarizados puede operar con arquitecturas más autónomas, mientras que entornos con flujos cambiantes o datos fragmentados se benefician de sistemas que incorporen supervisión o interacción entre múltiples agentes. Otro factor clave es el nivel de riesgo que la compañía está dispuesta a asumir. En sectores donde un error tiene un impacto significativo —como salud o finanzas—, la supervisión humana sigue siendo un componente central. En cambio, en operaciones que pueden tolerar cierto margen de error —como ajustes en campañas de marketing o gestión de inventario—, las arquitecturas de un solo agente resultan viables. La capacidad para integrar y mantener la solución también condiciona la elección. Los sistemas multiagente requieren infraestructuras robustas y equipos capaces de gestionar comunicación y coordinación entre modelos, mientras que las arquitecturas con intervención humana demandan procesos bien definidos para supervisar y auditar resultados. En muchas compañías, la solución final no surge de elegir un único modelo, sino de diseñar una hoja de ruta evolutiva que combine distintas arquitecturas a medida que avanza la estrategia de datos y las necesidades del negocio. Mirando hacia adelante: el futuro de las arquitecturas adaptativas El panorama actual apunta hacia soluciones adaptativas que combinen lo mejor de cada enfoque. Las compañías que hoy implementan arquitecturas de un solo agente ya consideran incorporar componentes multiagente para escalar funciones, mientras que los sistemas que nacen con un enfoque colaborativo buscan integrar supervisión humana para aumentar confianza y reducir riesgos. En este escenario, la clave no será elegir entre autonomía, colaboración o supervisión, sino diseñar arquitecturas que cambien dinámicamente su configuración según el contexto operativo. Esto requerirá no solo avances técnicos en orquestación y comunicación entre modelos, sino también un replanteamiento de cómo las

Arquitecturas mixtas: RPA, agentes y copilotos en un mismo flujo

Arquitecturas mixtas: RPA, agentes y copilotos en un mismo flujo La automatización empresarial ya no gira en torno a una única tecnología. Actualmente, las organizaciones están adoptando enfoques híbridos donde distintas formas de inteligencia artificial y automatización trabajan juntas para cubrir todo el espectro operativo. Esto ha dado lugar a lo que se conoce como arquitecturas mixtas: entornos donde conviven bots de RPA, copilotos integrados en herramientas y agentes autónomos que operan en segundo plano. Cada componente tiene su propio rol. Los bots tradicionales siguen siendo eficaces para tareas estructuradas. Los copilotos aumentan la productividad del usuario individual dentro de aplicaciones. Y los agentes actúan de manera más independiente, tomando decisiones, ejecutando procesos y colaborando con otros sistemas. Diseñar una arquitectura que combine estas capacidades es el desafío —y la oportunidad— actual para quienes lideran áreas de innovación. Tres enfoques, tres niveles de automatización El RPA clásico está orientado a la ejecución de tareas repetitivas con reglas claras. Copia, pega, transfiere información entre sistemas. Opera bien en procesos estables donde no hay ambigüedad ni variación. Por eso, en muchos casos, sigue siendo la base operativa para mover datos, iniciar flujos y conectar aplicaciones. Los copilotos, por su parte, están embebidos en las herramientas que ya usan los empleados. Saben sugerir, corregir, completar, pero siempre bajo supervisión humana. Funcionan en el punto de contacto directo con el usuario y son especialmente útiles en tareas creativas, analíticas o administrativas donde el criterio del usuario sigue siendo central. Los agentes representan un salto distinto. Son entidades autónomas que pueden recibir objetivos, dividirlos en pasos, acceder a sistemas, interactuar con datos y ejecutar acciones de forma continua. No dependen del input humano constante, y su diseño permite delegar procesos completos que antes requerían supervisión. Cómo se combinan en la práctica Imaginemos el proceso de aprobación de gastos en una empresa. Un empleado redacta una solicitud de reembolso. Un copiloto integrado en el sistema de gestión le sugiere completar los campos según políticas internas y detecta si falta algún comprobante. Una vez enviada, un bot de RPA se encarga de registrar la solicitud, generar el expediente y enviarlo al sistema contable. Luego, un agente autónomo puede verificar los datos contra la base de gastos permitidos, realizar cruces con políticas históricas y emitir un dictamen preliminar para aprobación. En este flujo, cada componente cumple una función: el copiloto asiste, el bot ejecuta, el agente analiza. No se superponen: se articulan. Esta es la lógica de las arquitecturas mixtas. Se trata de diseñar flujos donde cada tipo de inteligencia actúe donde tiene mayor valor. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Beneficios de este enfoque distribuido Una de las ventajas clave es la especialización. En lugar de forzar un único sistema a cubrir todas las funciones, se asigna cada tarea al componente que la puede resolver con mayor eficiencia y adaptabilidad. Esto reduce el mantenimiento, mejora la resiliencia ante cambios y permite escalar por partes. Además, este enfoque permite convivir con sistemas existentes. Las empresas no necesitan reemplazar plataformas centrales ni reescribir flujos desde cero. Pueden insertar copilotos en herramientas ya adoptadas, activar bots donde hay APIs disponibles, y usar agentes para nuevas capacidades analíticas o de decisión. Otro beneficio es la continuidad operacional. Si un componente falla o necesita ajustes, los demás pueden seguir funcionando. Esto hace que los sistemas sean más robustos frente a fallas localizadas o cambios en requisitos regulatorios o de negocio. Casos concretos de aplicación En empresas de servicios financieros, se está aplicando esta lógica en la atención de clientes corporativos. El copiloto ayuda al agente comercial a preparar propuestas, redactar respuestas o interpretar información interna. Un bot de RPA procesa solicitudes en segundo plano, mientras un agente autónomo analiza patrones de uso para sugerir ajustes en los contratos o detectar oportunidades de cross-selling. En el sector salud, arquitecturas mixtas se utilizan para gestionar derivaciones. Un copiloto ayuda al personal clínico a ingresar datos, un bot organiza la información en los sistemas de salud y seguros, y un agente evalúa la disponibilidad de especialistas según criterios médicos, ubicación y políticas de cobertura. En compañías de logística, los copilotos asisten a operadores en el seguimiento de entregas, los bots gestionan actualizaciones de sistemas y los agentes monitorean rutas, detectan desvíos o reorganizan la asignación de recursos ante incidentes. Cómo diseñar flujos mixtos La clave está en partir del proceso y no de la tecnología. Se debe mapear la secuencia completa, identificar qué partes necesitan intervención humana, cuáles pueden automatizarse de forma estructurada y cuáles requieren interpretación, decisión o adaptabilidad. Luego, se asignan roles según las capacidades: copilotos para la interacción directa, bots para la ejecución determinista, agentes para la orquestación autónoma. La integración técnica puede realizarse con plataformas que ya permiten coordinar estos componentes, como LangChain, UiPath o suites internas basadas en microservicios. También es importante establecer puntos de control. Aunque los agentes y bots operen de forma autónoma, deben poder auditarse, rastrear decisiones y ajustarse ante cambios normativos. Esto requiere una arquitectura pensada para escalar sin perder control. Qué tener en cuenta al escalar Las arquitecturas mixtas no son soluciones empaquetadas. Requieren diseño, validación iterativa y colaboración entre equipos técnicos y operativos. Por eso, conviene empezar por procesos acotados, medibles y de alto impacto. A medida que se validan resultados, se pueden extender a otros flujos, reutilizando componentes o integrando nuevas fuentes de datos y herramientas. Lo importante es que el modelo de colaboración entre sistemas no sea rígido. Cada capa debe poder evolucionar sin romper las demás. Finalmente, la formación interna también es parte del diseño. Los usuarios deben entender cómo interactuar con copilotos, qué esperar de un agente y cuándo un bot está actuando. Una arquitectura exitosa no es solo la que automatiza, sino la que mejora la relación entre las personas y los sistemas. ¿Cómo integrar copilotos, bots RPA y agentes autónomos en su organización? Desde WaveBI, ayudamos a equipos de tecnología y negocio a integrar estas soluciones con enfoque práctico y

IA orientada a tareas: diferencia entre copilotos y agentes de IA

IA orientada a tareas: diferencia entre copilotos y agentes de IA La inteligencia artificial ha dejado de ser un recurso exclusivamente reactivo. En el entorno empresarial actual, su valor radica en su capacidad de intervenir activamente en los procesos. Esta evolución ha dado paso a nuevas categorías de herramientas basadas en IA que no solo procesan información o responden preguntas, sino que llevan a cabo tareas concretas en tiempo real. Dentro de este nuevo paradigma, los términos «copilotos» y «agentes IA» se han convertido en referencias recurrentes. Aunque ambos se basan en modelos avanzados y pueden integrarse en entornos digitales, su funcionamiento y aplicaciones son claramente distintos. Comprender esa diferencia no es solo una cuestión técnica. Tiene implicaciones directas sobre cómo se diseñan los procesos, qué herramientas se seleccionan y cómo se distribuyen las responsabilidades entre personas y sistemas. En un contexto donde cada decisión tecnológica impacta directamente en la eficiencia y la escalabilidad operativa, entender qué esperar de cada tipo de IA se vuelve imprescindible. Qué entendemos por copiloto Un copiloto basado en IA no busca reemplazar al usuario, sino asistirlo dentro de su propio entorno de trabajo. Se trata de herramientas embebidas en plataformas ya conocidas —como procesadores de texto, hojas de cálculo o entornos de desarrollo— que actúan como facilitadores. Estos sistemas son capaces de interpretar el contexto en el que opera el usuario, ofrecer sugerencias relevantes, automatizar fragmentos de una tarea o detectar patrones, pero su activación y supervisión siguen dependiendo de la persona. Un ejemplo habitual son los asistentes en suites de productividad. Ante una hoja de cálculo compleja, un copiloto puede sugerir fórmulas o detectar errores. En un editor de texto, puede proponer redacciones alternativas, resumir contenido o ajustar el tono según la intención comunicativa. En todos estos casos, el sistema no actúa de forma autónoma: su uso se limita al marco definido por la interacción humana. Este tipo de IA se ha adoptado rápidamente porque reduce barreras. No obliga a rediseñar los procesos ni a formar al usuario desde cero. En la práctica, lo que hace es extender la capacidad de las personas que ya dominan una herramienta, permitiéndoles trabajar con más agilidad y menor tasa de errores. Qué define a un agente IA A diferencia del copiloto, el agente IA (o agente autónomo) está diseñado para operar con independencia. Recibe una instrucción general y es capaz de subdividirla, organizarla en una secuencia lógica, tomar decisiones intermedias y ejecutar tareas sin depender de un comando humano en cada paso. Su comportamiento no está limitado al entorno visible del usuario: puede interactuar con múltiples sistemas, consultar bases de datos, disparar procesos o comunicarse con otros agentes. Un agente puede, por ejemplo, encargarse de preparar un informe semanal que recopile datos desde distintas fuentes internas, los estructure según un formato predefinido, genere visualizaciones y distribuya el resultado final a distintos destinatarios. Todo esto ocurre sin que un usuario tenga que intervenir manualmente en cada fase. Además, muchos agentes autónomos están diseñados para aprender de su propio desempeño. Incorporan mecanismos de memoria que les permiten recordar decisiones anteriores, evaluar sus efectos y ajustar comportamientos futuros. Esta capacidad de adaptación les permite enfrentar tareas que cambian con el tiempo, como flujos de aprobación con reglas dinámicas o procesos de atención a clientes que requieren criterio contextual. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Una diferencia que afecta la arquitectura operativa En entornos organizacionales, la elección entre un copiloto y un agente no responde solo a una cuestión tecnológica. Tiene impacto directo en cómo se estructuran los procesos y en qué medida se distribuyen las decisiones entre personas y sistemas. Los copilotos siguen una lógica de intervención localizada: enriquecen la experiencia del usuario en una interfaz determinada. Son extensiones que mejoran la interacción sin alterar el modelo de responsabilidad. Los agentes, por su parte, asumen funciones enteras. No operan dentro de una interfaz visible, sino como entidades independientes que interactúan con el ecosistema digital. Esto obliga a pensar en nuevas arquitecturas: deben establecerse límites claros, validar cada etapa de sus acciones y asegurar que los accesos que tienen estén debidamente controlados. El diseño, entonces, deja de centrarse en la experiencia del usuario para enfocarse en cómo se orquesta el conjunto. Mientras los copilotos mejoran tareas individuales, los agentes requieren definir reglas, protocolos de supervisión, trazabilidad y criterios de intervención automática. Aplicaciones típicas según el tipo de IA Elegir entre copiloto y agente no es una cuestión binaria, sino estratégica. Depende de qué tarea se quiere automatizar, qué nivel de control se necesita conservar y cuál es el impacto esperado. Los copilotos encajan bien en actividades donde la intervención humana es necesaria pero se busca eficiencia: elaboración de contenidos, asistencia técnica en entornos de programación, revisión documental, análisis exploratorio en hojas de cálculo o soporte interno en herramientas de diseño. Los agentes muestran su utilidad en procesos que pueden estructurarse de forma más completa y delegarse: gestión de flujos de onboarding, ejecución de campañas automatizadas, conciliaciones contables entre sistemas, monitoreo de cumplimiento normativo o coordinación de respuestas ante eventos críticos. El punto de partida no siempre tiene que ser uno u otro. Muchas organizaciones exploran primero los copilotos para familiarizarse con la dinámica de colaboración hombre-máquina. A medida que identifican tareas repetitivas o de alto volumen, incorporan agentes para externalizar la ejecución completa. Esta progresión permite madurar el uso de IA sin poner en riesgo la operación ni saturar los equipos de desarrollo. Un enfoque funcional, no solo técnico A menudo, la discusión sobre IA se enmarca en términos tecnológicos. Pero en este caso, la diferencia real entre copilotos y agentes no está en el modelo subyacente, sino en el diseño funcional. No se trata de qué tan avanzado es el modelo, sino de qué grado de autonomía se le otorga en la práctica. Para un decisor, esto implica evaluar no solo las capacidades de la IA, sino también los escenarios de uso. ¿Qué tareas requieren intervención humana? ¿Cuáles pueden dejarse en

Agentes de IA en la empresa: cómo empezar a integrarlos en procesos de negocio

Agentes de IA en la empresa: cómo empezar a integrarlos en procesos de negocio La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa, marcada por la aparición de agentes capaces de operar de forma autónoma y colaborar entre sí. Este cambio no se trata solo de mejoras en los modelos, sino de una transformación en la manera en que las entidades inteligentes interactúan con su entorno y entre ellas. En este nuevo ecosistema, la capacidad de acción dentro de entornos empresariales cobra una nueva dimensión. Integrar agentes en los flujos corporativos no implica reemplazar procesos enteros de inmediato, sino insertar capacidades autónomas en puntos específicos donde la automatización tradicional ha mostrado limitaciones. Primeros pasos: detectar procesos repetitivos pero contextuales Los agentes no son simplemente bots que siguen reglas fijas. Su utilidad se amplifica en escenarios donde la tarea requiere interpretación, flexibilidad o interacción con múltiples fuentes. Por eso, uno de los criterios más efectivos para comenzar es identificar flujos que sean estructurados, pero no completamente automatizables con herramientas RPA o macros. Por ejemplo, tareas como responder solicitudes internas de informes, clasificar correos con base en contenido y destinatarios, o generar versiones de documentos con base en plantillas y datos de sistemas internos, son buenos candidatos. Estos procesos tienen lógica clara, pero varían lo suficiente como para que un sistema basado en reglas quede limitado. Casos aplicados de integración de agentes Uno de los ejemplos más accesibles para empezar es la generación de reportes mensuales, una tarea común en muchas áreas de la organización. En lugar de que un analista recopile datos manualmente desde múltiples fuentes —como sistemas ERP, CRMs y hojas de cálculo— un agente puede automatizar esa secuencia: consulta las bases, consolida la información, aplica reglas predefinidas y redacta un borrador del informe. El resultado es un documento que solo requiere revisión, lo que libera tiempo y reduce errores en tareas repetitivas. Pero las posibilidades van mucho más allá. En equipos de atención al cliente o soporte técnico, por ejemplo, agentes pueden actuar como asistentes híbridos, atendiendo llamadas telefónicas mediante transcripción automática, analizando la intención del usuario en tiempo real y generando respuestas adaptadas. Si el caso es complejo, pueden derivar la llamada con un resumen generado automáticamente al área adecuada, ahorrando tiempo y mejorando la precisión del soporte. En canales digitales, los agentes funcionan como chatbots avanzados que no solo responden preguntas frecuentes, sino que consultan sistemas internos para resolver trámites, modificar información o guiar al usuario en procesos complejos. A diferencia de los bots tradicionales, no están limitados a flujos fijos: pueden adaptarse al contexto, aprender patrones de conversación y operar en varios canales simultáneamente. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — También se están utilizando en funciones internas como la gestión de proyectos. Un agente puede monitorear el avance de tareas en herramientas como Jira o Asana, enviar recordatorios contextuales, detectar bloqueos y sugerir reasignaciones. Incluso pueden participar en reuniones virtuales como observadores, resumir discusiones y actualizar automáticamente el estado de los proyectos según lo conversado. En finanzas, además del cierre mensual, los agentes se aplican a la revisión automática de facturas, detección de discrepancias entre órdenes de compra y pagos, o generación de simulaciones presupuestarias con base en variaciones recientes del mercado o de datos internos. Cómo priorizar qué procesos automatizar con agentes La clave para integrar agentes de forma efectiva es elegir procesos que combinen volumen, impacto y variabilidad. Es decir, tareas que ocurren con frecuencia, afectan áreas clave del negocio y requieren cierta capacidad de adaptación. Automatizar un flujo demasiado rígido o irrelevante genera poco retorno; enfocar agentes en procesos donde actualmente se desperdician recursos humanos en operaciones repetitivas pero no triviales es una estrategia más efectiva. Además, conviene priorizar aquellos casos donde ya existen integraciones tecnológicas previas: sistemas con APIs accesibles, flujos digitalizados o documentación clara. Esto permite a los equipos de innovación implementar agentes sin depender de cambios estructurales o intervenciones en la infraestructura core. Integración técnica sin reemplazos drásticos A nivel técnico, integrar agentes en flujos corporativos no implica sustituir aplicaciones ni rediseñar sistemas. Muchas implementaciones se apoyan en APIs existentes, plataformas de mensajería interna (como Slack o Teams), y acceso controlado a bases de datos. El agente puede estar alojado en una nube segura, ejecutarse bajo demanda o de forma continua, y utilizar modelos propios o de terceros para interpretar instrucciones, generar texto o transformar datos. La clave está en encapsular su función dentro de tareas bien acotadas, con entradas y salidas definidas, y utilizar protocolos como A2A o MCP si se quiere escalar hacia arquitecturas más distribuidas. Cambios organizacionales mínimos, impacto tangible Una ventaja importante de estos agentes es que su adopción puede comenzar por áreas específicas sin necesidad de grandes reformas organizacionales. Equipos de innovación pueden desarrollar prototipos funcionales en pocas semanas, validar impacto en tareas reales y luego escalar gradualmente. Esta aproximación incremental reduce el riesgo, permite iterar sobre la experiencia real de los usuarios internos y acelera el tiempo de retorno. Más importante aún, permite a las organizaciones aprender cómo operar con IA autónoma antes de comprometerse con transformaciones más profundas. ¿Está su organización lista para incorporar agentes IA? Si estás evaluando cómo llevar la IA a tu empresa, este es el momento ideal para comenzar. No se trata solo de implementar tecnología, sino de crear agentes que comprendan tu negocio y generen resultados de gran impacto.

WaveBI asistió al Social Media Day Buenos Aires: IA, cultura digital y marketing en transformación

WaveBI asistió al Social Media Day Buenos Aires: IA, cultura digital y marketing en transformación El 26 de junio, la Usina del Arte fue nuevamente el punto de encuentro del ecosistema digital argentino con una nueva edición del Social Media Day Buenos Aires. A lo largo de la jornada, se abordaron con claridad temas que ya no son promesas a futuro, sino condiciones actuales del trabajo en marketing, contenido y plataformas sociales. El evento contó con la participación de referentes de empresas como Google, Mercado Libre, Clarín, Naranja X, Billboard, Arcos Dorados y otras compañías de alcance regional, lo que aportó una dimensión concreta a los debates y permitió observar cómo se están aplicando estas transformaciones en distintos sectores. La inteligencia artificial está reformulando las dinámicas de múltiples industrias, y el marketing no es la excepción. En ese marco, el equipo de especialistas en marketing de WaveBI asistió al encuentro para seguir de cerca las transformaciones que están redefiniendo cómo se planifican, producen y distribuyen los contenidos en el entorno digital. El evento también ofreció una lectura sobre cómo las marcas están entendiendo su lugar dentro del universo cultural. En “Marketing musical y entretenimiento” y “Hits que hablan: música como lenguaje de marca”, se reflexionó sobre el rol de la música como vehículo de sentido, y cómo puede ser incorporada a las estrategias sin forzar el tono ni romper con el entorno nativo de las plataformas. Una de las sesiones dedicadas al análisis de data emocional fue “Influencers, emojis y sentimiento”, donde se mostró cómo leer el pulso de las audiencias digitales a través de señales que muchas veces pasan desapercibidas. El foco ya no está solo en medir volumen, sino en interpretar matices. En ese sentido, este tipo de análisis permite enriquecer tanto la segmentación como la narrativa, sumando una capa de lectura que complementa los indicadores tradicionales. Por otro lado, en el panel “Comunicación + IA” se abordó cómo las herramientas de inteligencia artificial están siendo integradas en la generación de mensajes, contenido y campañas. Se debatió sobre la tensión entre la eficiencia que brinda la automatización y la necesidad de mantener la identidad y tono propios frente a las audiencias. La última parte del evento incluyó presentaciones centradas en “Video Social”, donde se presentaron casos de contenidos diseñados específicamente para generar conversación en TikTok, Shorts e Instagram. No se trató solo de viralidad, sino de cómo diseñar piezas que habiliten la participación activa de los públicos. La edición 2025 del Social Media Day Buenos Aires funcionó como termómetro del momento actual: tecnologías en expansión, audiencias cada vez más sensibles a los matices y marcas que ya no compiten por atención, sino por relevancia. Para quienes piensan y ejecutan estrategias, fue una jornada que brindó insumos concretos para actualizar las líneas de acción en un contexto en transformación constante. La IA en el enfoque de WaveBI La inteligencia artificial no solo ocupó un lugar central en las discusiones del evento, sino que también es parte del enfoque de trabajo de WaveBI. Se integra de forma transversal en nuestros servicios, como herramienta para abordar desafíos de automatización y análisis en entornos digitales complejos. Descubra cómo aplicamos inteligencia artificial y agentes IA en proyectos concretos y cómo puede incorporarse de manera práctica en sus procesos de negocio haciendo click aquí o rellenenado el siguiente formulario.

A2A y MCP: los protocolos que están definiendo la interacción entre agentes de IA

A2A y MCP: los protocolos que están definiendo la interacción entre agentes de IA La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa, marcada por la aparición de agentes capaces de operar de forma autónoma y colaborar entre sí. Este cambio no se trata solo de mejoras en los modelos, sino de una transformación en la manera en que las entidades inteligentes interactúan con su entorno y entre ellas. En este nuevo ecosistema, la capacidad de comunicación efectiva entre agentes se vuelve crítica. Aquí es donde entran en juego dos conceptos clave: A2A (Agent-to-Agent) y MCP (Model Context Protocol). Ambos representan aproximaciones a la interoperabilidad y la orquestación de agentes, y están atrayendo el interés de organizaciones que buscan integrar capacidades autónomas en sus procesos digitales. Qué es A2A y cómo funciona entre agentes El protocolo Agent-to-Agent (A2A) propone una forma estandarizada de comunicación entre agentes, sin depender de un marco propietario o una plataforma centralizada. Inspirado en la arquitectura de sistemas distribuidos, A2A permite que múltiples agentes operen de forma cooperativa, intercambiando mensajes estructurados para coordinar acciones, resolver tareas y mantener un estado compartido. Este enfoque facilita escenarios donde varios agentes especializados colaboran: uno puede encargarse del análisis de datos, otro de la interacción con usuarios y otro de la integración con sistemas empresariales. Todos funcionan como servicios autónomos que se comunican entre sí de manera explícita. El interés por A2A está creciendo porque permite escalar soluciones sin crear cuellos de botella tecnológicos. No depende de un proveedor único ni de un modelo base específico. Esto le da a las empresas flexibilidad para diseñar sistemas compuestos por agentes modulares y reutilizables. Qué es MCP y cuál es su propuesta Por su parte, MCP (Model Context Protocol) es una iniciativa promovida por Anthropic y otros actores del ecosistema IA. MCP se enfoca en cómo los agentes (o LLMs) pueden utilizar contexto estructurado para ejecutar tareas complejas. En lugar de limitarse a recibir prompts en lenguaje natural, un modelo puede interpretar un «contexto enriquecido», como un conjunto de instrucciones, herramientas disponibles, memoria histórica o configuraciones dinámicas. MCP no es estrictamente un sistema de mensajería entre agentes, sino un mecanismo para estructurar la interacción entre un agente y su entorno. Esto incluye saber qué herramientas puede usar, con qué restricciones, qué objetivos tiene y qué información ya conoce. Donde A2A prioriza la conexión entre entidades autónomas, MCP se concentra en optimizar el rendimiento de cada entidad dentro de un marco operativo claro. ¿Son excluyentes o complementarios? A2A y MCP no compiten entre sí. De hecho, son altamente complementarios. Un agente que se comunica con otros mediante A2A puede utilizar MCP para entender el entorno donde opera. MCP actúa como una interfaz rica de contexto, mientras que A2A habilita el flujo de información entre múltiples agentes o entre agentes y sistemas externos. Este modelo mixto es el que están explorando grandes plataformas tecnológicas. Por ejemplo, Google ADK (AI Developer Kit) permite construir agentes que entienden su entorno gracias a un modelo contextual, pero también se comunican entre sí de forma orquestada. En otros casos, como el de LangChain o Autogen, se utilizan mecanismos similares a A2A para coordinar agentes que comparten herramientas y memoria. — Descubra cómo soluciones de Agentes IA pueden aplicarse a su organización — Aplicaciones actuales en entornos corporativos Las aplicaciones de A2A y MCP están comenzando a verse en distintos frentes: Automatización de procesos complejos: agentes que coordinan la gestión de flujos de trabajo, interactúan con APIs y toman decisiones en función de reglas o aprendizaje previo. Asistentes empresariales distribuidos: sistemas compuestos por varios agentes especializados (por ejemplo, finanzas, legal, operaciones) que colaboran en la atención de tareas internas. Sistemas de monitoreo y respuesta: en sectores como ciberseguridad o mantenimiento industrial, donde agentes autónomos detectan eventos, comunican alertas y activan respuestas en cadena. Integración entre modelos y sistemas heredados: uso de MCP para facilitar que modelos modernos interactúen con bases de datos tradicionales, ERPs o CRMs. Por qué están ganando tracción El interés por A2A y MCP se ha intensificado en buena parte por su capacidad para resolver problemas estructurales en arquitecturas digitales modernas. Ambos protocolos permiten construir sistemas distribuidos más robustos, donde la modularidad garantiza que un fallo en un agente no comprometa la operación general. Esta capacidad de escalamiento sin rigidez también se ve reforzada por su flexibilidad tecnológica: no exigen la adopción de una plataforma única ni limitan a las empresas a un proveedor específico, lo que resulta especialmente relevante en entornos híbridos o con tecnologías legadas. A esto se suma la facilidad con la que permiten incorporar nuevos agentes a sistemas ya en funcionamiento, evitando rediseños complejos o costosos. MCP, en particular, aporta una capa de comprensión contextual que mejora la precisión operativa de los agentes, al ofrecer un entorno más rico y controlado para la toma de decisiones autónoma. En conjunto, estas cualidades están posicionando a A2A y MCP como componentes estratégicos para quienes buscan introducir inteligencia autónoma en procesos empresariales. Hacia una nueva generación de agentes Aunque estas tecnologías aún están en evolución, ya existen esfuerzos por crear estándares abiertos que faciliten su adopción. Iniciativas como Open Agent Protocol, LangGraph y AutoGen Studio están experimentando con distintas formas de comunicación y representación del contexto. Para las organizaciones, esto representa una oportunidad para empezar a diseñar sus propios agentes o entornos de agentes. No se trata de adoptar una solución cerrada, sino de construir capacidades graduales en torno a protocolos abiertos, interoperables y alineados con el futuro de la IA. La clave está en comenzar con casos de uso bien definidos, incorporar agentes que aporten valor específico y utilizar A2A y MCP como catalizadores de colaboración entre componentes autónomos. ¿Está su organización preparada para dar ese paso? Si estás explorando cómo aplicar inteligencia artificial en tu organización, este es el momento para dar el primer paso. No se trata solo de tecnología, sino de diseñar agentes que entiendan tu negocio y generen verdadero impacto.

Cómo la Inteligencia Artificial está revolucionando el sector del reciclaje

Cómo la Inteligencia Artificial está revolucionando el sector del reciclaje La inteligencia artificial aplicada al análisis de datos está cambiando la forma en que las empresas del sector reciclaje gestionan su operación. Ya no se trata solo de recolectar residuos y separarlos por categoría. El cambio viene de la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos operativos en decisiones prácticas que afectan directamente los márgenes, el uso de recursos y la consistencia del servicio. Uno de los principales impactos está en el manejo de datos históricos. Las plantas que llevan años acumulando información sobre volúmenes, tipos de materiales, estacionalidad, fallos recurrentes y puntos críticos en sus procesos, hoy pueden usar IA para identificar patrones que antes pasaban desapercibidos. Por ejemplo, detectar qué días tienden a saturarse ciertos flujos, qué materiales suelen contaminar otros o en qué turno se generan más pérdidas. Esta lectura no solo mejora la planificación operativa, sino que permite tomar decisiones antes de que aparezcan los desvíos. También está cambiando la forma en que se proyectan los ingresos y la disponibilidad de recursos. Algoritmos entrenados con datos históricos pueden anticipar variaciones en la calidad del material entrante, prever cuándo conviene reforzar ciertas líneas o cuándo es probable que se presenten anomalías por picos de volumen. Esto facilita ajustar turnos, organizar mantenimientos y priorizar cargas, sin depender exclusivamente de la experiencia operativa o la intuición. Trazabilidad, logística y rentabilidad conectadas La IA también permite mejorar la trazabilidad del residuo. Cada lote que ingresa a planta puede ser seguido con mayor precisión si se estructura bien la información desde el inicio. Esto no solo sirve para cumplir con exigencias regulatorias o responder auditorías, sino también para mejorar la relación con clientes que exigen más detalle sobre lo que ocurre con sus residuos. Con los modelos adecuados, es posible generar reportes automáticos que indiquen qué fracción fue valorizada, cuánto material quedó inutilizado y cuál fue el rendimiento del proceso por tipo de residuo. Otro uso cada vez más extendido es el ajuste dinámico de la planificación logística. Analizar datos de generación de residuos en distintos puntos de recolección permite predecir dónde conviene intervenir antes de que los contenedores se saturen o queden infrautilizados. Esto tiene un efecto directo en la reducción de kilómetros recorridos, menor uso de combustible y una distribución más lógica de los recursos. Algunas ciudades ya están utilizando este tipo de sistemas cruzando datos propios con variables externas como eventos públicos o condiciones climáticas. Además, los modelos de IA permiten evaluar la rentabilidad de ciertos contratos o servicios específicos. Combinando datos de tiempo invertido, volumen tratado, material recuperado y costes asociados, se puede calcular qué fracciones o qué clientes representan un mayor retorno. También qué servicios tienden a generar materiales más complejos, o dónde conviene renegociar condiciones. Esta evaluación basada en datos permite ajustar el negocio con criterios sólidos, sin depender de suposiciones. Tomar decisiones antes de que aparezcan los problemas En plantas con varios años de operación, también se están utilizando modelos de IA para identificar cuellos de botella. A veces, pequeñas demoras en ciertos tramos del proceso terminan acumulando ineficiencias difíciles de rastrear sin una lectura sistemática. Con análisis de datos e IA bien entrenada, es posible aislar estos puntos, simular escenarios alternativos y evaluar el impacto de cambios específicos sin interrumpir la operación real. Incluso en decisiones más estratégicas, como evaluar la incorporación de nuevas fracciones o estimar la viabilidad de abrir una nueva línea, la IA puede ofrecer proyecciones basadas en el comportamiento real del sistema. Esto no se limita a cálculos estáticos: los modelos pueden simular cómo impactarían distintas variables sobre la operación, desde el tipo de residuo hasta los plazos de entrega o los costos asociados. Lo interesante de este enfoque es que no exige grandes inversiones en infraestructura ni rediseños drásticos. Muchas plantas ya disponen de los datos necesarios: la clave está en organizarlos, conectarlos y analizarlos con herramientas que permitan extraer valor. Desde ahí, la IA ofrece una nueva forma de observar el negocio. No desde el promedio, sino desde el comportamiento real, puntual y contextual de cada componente. Caso destacado: Ecovidrio en Leganés — IA para entender patrones de reciclaje En 2024, Ecovidrio lanzó una iniciativa en la ciudad de Leganés para abordar un problema concreto: las tasas de reciclaje de vidrio eran inconsistentes entre barrios. En lugar de aumentar contenedores de forma generalizada o lanzar campañas masivas sin foco, decidieron aplicar inteligencia artificial para analizar los datos de recogida y comprender mejor el comportamiento de la población. Se procesaron datos históricos de recogida diaria de envases de vidrio, segmentados por ubicación, y se integraron variables como densidad de población, tipología de vivienda, nivel socioeconómico y patrones de movilidad. A partir de este conjunto, se entrenaron modelos que permitieron detectar zonas con una infrautilización sistemática de los contenedores, así como comportamientos atípicos en franjas horarias específicas. La IA no solo señaló dónde se reciclaba menos, sino por qué. En algunas áreas, la baja participación se correlacionaba con la distancia media al contenedor más cercano; en otras, con el hecho de que los puntos de recogida se encontraban en zonas poco transitadas. En lugar de invertir en campañas genéricas, se definieron acciones puntuales: reubicación estratégica de contenedores, comunicación localizada por tipo de vivienda, y ajustes en la frecuencia de recogida para evitar desbordamientos que desincentivaban el uso. El resultado fue una mejora notable en la tasa de recogida en las zonas críticas, sin aumento de infraestructura ni recursos adicionales. La inteligencia artificial permitió que las decisiones se tomaran con base en el comportamiento real y no en promedios agregados. Y algo importante: todos estos ajustes se validaron con nuevos ciclos de análisis de datos, lo que consolidó el aprendizaje continuo del sistema. Este caso demuestra que el análisis de datos con IA no requiere grandes despliegues tecnológicos para generar resultados. Se trata de entender lo que ya ocurre, leerlo con más precisión, y actuar con sentido específico. En un sector donde cada barrio tiene su dinámica, esa diferencia

ArMinera 2025: tecnología, datos y el futuro de la minería

Matías Valerio —Chief Strategy Officer de WaveBI— visitó ArMinera 2025 y compartió su mirada sobre cómo la minería en Argentina está avanzando hacia modelos de operación más inteligentes.